Java中创建线程池的几种方式以及区别
作者:The-Venus
创建线程池有多种方式,主要通过 Java 的 java.util.concurrent 包提供的 Executors 工具类来实现,本文给大家介绍了几种常见的线程池类型及其区别,并通过代码示例讲解的非常详细,需要的朋友可以参考下
1. FixedThreadPool
//创建一个固定大小的线程池,模拟提交 10 个任务到线程池。 import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class FixedThreadPoolExample { public static void main(String[] args) { ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3); // 创建一个具有3个线程的固定线程池 for (int i = 1; i <= 10; i++) { final int task = i; fixedThreadPool.execute(() -> { System.out.println("执行任务 " + task + ",线程:" + Thread.currentThread().getName()); }); } fixedThreadPool.shutdown(); } }
特点:创建一个固定大小的线程池,池中始终保持指定数量的线程。
适用场景:适用于固定并发数的任务,比如定量的短期并发任务。
优点:能够有效地控制线程数量,避免资源消耗过多。
缺点:如果所有线程都在执行任务,而新的任务不断提交,可能会造成等待队列过长。
2. CachedThreadPool
//创建一个缓存线程池来处理任务,模拟并发执行 10 个任务 import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class CachedThreadPoolExample { public static void main(String[] args) { ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool(); for (int i = 1; i <= 10; i++) { final int task = i; cachedThreadPool.execute(() -> { System.out.println("执行任务 " + task + ",线程:" + Thread.currentThread().getName()); }); } cachedThreadPool.shutdown(); } }
- 特点:创建一个可以根据需要自动扩展的线程池,当线程空闲 60 秒后会被回收。
- 适用场景:适合执行大量耗时较短的异步任务。
- 优点:线程数量不受限制(受系统资源限制),对于任务短小、并发量大但不稳定的场景效果较好。
- 缺点:如果任务增长过快,会创建大量线程,可能会造成 OOM(Out of Memory)异常。
3. SingleThreadExecutor
//创建一个单线程线程池,顺序执行多个任务。 import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class SingleThreadExecutorExample { public static void main(String[] args) { ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor(); for (int i = 1; i <= 5; i++) { final int task = i; singleThreadExecutor.execute(() -> { System.out.println("执行任务 " + task + ",线程:" + Thread.currentThread().getName()); }); } singleThreadExecutor.shutdown(); } }
- 特点:创建单线程化的线程池,始终只有一个工作线程。
- 适用场景:适用于需要保证任务顺序执行的场景,避免多线程并发的复杂性。
- 优点:可以保证任务按顺序执行,适合单一任务队列。
- 缺点:性能较低,不适合需要高并发的场景。
4. ScheduledThreadPool
//创建一个支持定时和周期性执行任务的线程池,示例任务每隔 2 秒执行一次,共执行 3 次。 import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class ScheduledThreadPoolExample { public static void main(String[] args) { ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(2); // 创建一个有2个线程的定时线程池 scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(() -> { System.out.println("定时任务执行,线程:" + Thread.currentThread().getName()); }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS); // 0秒延迟后开始,每隔2秒执行一次任务 // 程序运行5秒后关闭线程池 try { Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } scheduledThreadPool.shutdown(); } }
- 特点:创建一个支持定时或周期性任务执行的线程池。
- 适用场景:适合执行定时任务或周期性任务,比如定时器、定时检查等。
- 优点:可以方便地实现周期性任务管理。
- 缺点:对高并发任务的处理能力较弱,通常用于任务量不大的场景。
5. WorkStealingPool(Java 8 引入)
//创建一个基于任务分解的线程池来并行执行多个任务,适合处理需要拆分的小任务。 import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class WorkStealingPoolExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ExecutorService workStealingPool = Executors.newWorkStealingPool(); // 创建默认线程数为CPU核心数的工作窃取线程池 for (int i = 1; i <= 8; i++) { final int task = i; workStealingPool.submit(() -> { System.out.println("执行任务 " + task + ",线程:" + Thread.currentThread().getName()); try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); } // 让主线程等待子任务执行完成 workStealingPool.awaitTermination(3, TimeUnit.SECONDS); workStealingPool.shutdown(); } }
- 特点:基于
ForkJoinPool
实现,适用于大任务拆分成小任务的并行处理。线程数默认为处理器核心数。 - 适用场景:适合处理较为复杂的并行任务,比如分治算法。
- 优点:通过“工作窃取”算法实现任务的动态负载均衡,能够有效提升多核 CPU 的利用率。
- 缺点:由于线程数不固定,可能对资源使用较多,不适合所有应用。
区别总结
线程池类型 | 线程数量控制 | 特点 | 适用场景 |
---|---|---|---|
FixedThreadPool | 固定数量 | 固定线程数,适合稳定的任务并发 | 固定并发任务 |
CachedThreadPool | 自动扩展 | 动态扩展,空闲线程自动回收,适合任务短小但并发量不稳定 | 短期的异步并发任务 |
SingleThreadExecutor | 单一线程 | 单线程顺序执行任务,保证顺序 | 顺序执行的任务 |
ScheduledThreadPool | 可控核心线程数 | 支持定时或周期性任务 | 定时任务、周期性任务 |
WorkStealingPool | 默认 CPU 核数 | 基于任务拆分并行处理,提高多核 CPU 利用率 | 并行计算和多任务的分解 |
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